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L'obiettivo principale di questo studio è scoprire quali sono gli algoritmi di apprendimento automatico più utilizzati per il riconoscimento del genere. Lo scopo dello studio è quello di sviluppare un sistema in grado di riconoscere il sesso di un essere umano sulla base dei soli tratti frontali del viso. Questo sistema classificherà le immagini facciali sconosciute in maschili o femminili confrontandole con le immagini del set di addestramento. Il confronto sarà effettuato tra le tecniche più comunemente utilizzate per il riconoscimento del genere, ovvero l'algoritmo genetico (GA) e la…mehr

Produktbeschreibung
L'obiettivo principale di questo studio è scoprire quali sono gli algoritmi di apprendimento automatico più utilizzati per il riconoscimento del genere. Lo scopo dello studio è quello di sviluppare un sistema in grado di riconoscere il sesso di un essere umano sulla base dei soli tratti frontali del viso. Questo sistema classificherà le immagini facciali sconosciute in maschili o femminili confrontandole con le immagini del set di addestramento. Il confronto sarà effettuato tra le tecniche più comunemente utilizzate per il riconoscimento del genere, ovvero l'algoritmo genetico (GA) e la macchina vettoriale di supporto (SVM), basate sulle caratteristiche facciali di un'immagine statica. I risultati hanno dimostrato che la SVM proposta è migliore nel rilevamento del genere rispetto all'algoritmo genetico.
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Autorenporträt
Rubia Fatima recibió su título de Máster en Tecnología de la Información (TI) de la Universidad Bahauddin Zakariya (B.Z.U), Multan, Pakistán, en 2016. En la actualidad, está cursando un doctorado en Ingeniería de Software en la Escuela de Software de la Universidad de Tsinghua, en la República Popular China. Su investigación se especializa en ciberseguridad y educación basada en juegos.